Бизнесите могат да използват ML, за да коригират стратегиите си за продажби
(снимка: CC0 Public Domain)
При толкова обещания за потенциала на изкуствения разум и машинното самообучение все повече фирми започват да опитват тези нови технологии в търсене на най-добрата възможна възвръщаемост на инвестициите. Някои от най-често срещаните случаи на използване на AI и ML в бизнеса включват откриване на измами, оптимизация на продажбите, маркетинг и анализ на документи.
Усилията за внедряване на машинно самообучение, фокусирани върху оперативния анализ, могат да намалят разходите, да повишат ефективността и да увеличат динамиката на пазара, казва Стив Тайкаст, директор данни и анализи в AIM Consulting, цитиран от ZDNet. Бизнесите могат да използват ML, за да предвидят краткосрочното и дългосрочното въздействие върху продажбите и съответно да коригират стратегията си, допълва Крейг Кели, вицепрезидент по анализи в Syntax.
Освен това глобалното въздействие на коронавируса е нещо, което допълва нуждата от употребата на машинно самообучение. „Конкретен пример за това биха били компаниите, които произвеждат лични предпазни средства – те могат по-добре да предвидят колебанията в търсенето и да разберат по-конкретно къде най-много ще са необходими дадени материали”, казва Кели.
Маркетинг
Маркетингът е една от областите, където машинното самообучение може да помогне много. Един пример за това може да е собственикът на хотел или хотелска верига, който използва ML, за да анализира интереса към продуктите и услугите, които продава. Това ще му помогне да намира нови маркетингови инструменти. Компанията-притежател на хотелите може да автоматизира процеса на препоръчване на добавки и екстри за гостите.
Процедурата отнема около три седмици, казва Кристина Конели, директор по данни и анализи в AIM Consulting, на база конкретен проект, реализиран в хотелска верига. Първоначалното недоверие на собственика на хотела бързо изчезва, когато вижда, че препоръките дават резултат. „Те осъзнаха, че сега имат време да изпълнят ролята на анализатор, което много им помага”.
Анализ на договори
Друго поле за изява на ML е анализът на договорите. Това е полезно, например, за правни кантори. Използвайки обработка на естествен език (NLP), изкуственият интелект може да „прочете” документацията, натрупана с времето, и резултатите. Сравнявайки всеки нов случай с наличната информация, той може да даде оценка какви са шансовете за успех.
В тази област могат да се намесят и специализирани инструменти за правен анализ, които допълват системата за машинно самообучение.
Управление на договори
Добро приложение на машинното самообучение е управлението на договори, по-специално автоматизирането на процеса на подписване. Софтуерната компания Conga помага на предприятията да автоматизират управлението на жизнения цикъл на договорите (CLM), включително необходимостта от множество подписи на хартиен документ.
Платформата позволява на потребителите на Salesforce да управляват договори директно в приложението, като същевременно автоматизира CLM от създаването до последния подпис. Софтуерът също така автоматизира отчитането, проследяването и напомнянията.
Директорът по дигитална трансформация на Conga Айшлин Финеган казва, че най-добрият подход за използване на ML е да се съпоставят технологиите със съществуващите процеси на компанията и да се изгради индивидуализирана пътна карта за цифрова трансформация. „Ако имате по-програматичен подход, вие ще имате по-голям контрол”, казва тя.
Автоматизирането на договорния процес е особено важно сега, когато редица компании работят изцяло дистанционно. „Екипите по продажбите са в състояние да генерират жизненоважни за бизнеса документи у дома си – и да ги представят бързо на клиентите”, казва тя.